【摘 要】
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针对舰船运动的非平稳性特征,基于承认舰船运动数据之间具有相关性的假设,提出采用时间序列分解模型的数学方法实现对舰船运动的短期预报.根据时间序列分析的理论和方法,将舰船运动的时间序列分解为趋势项、周期项和平稳随机项.本文采用样本均值提取趋势项,基于傅里叶级数展开理论提取周期项,利用自回归模型(AR)拟合剩余的平稳随机项.本文基于实测的舰船运动数据进行预报,预测值与实测值十分吻合,均方根误差较小,预报
【机 构】
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中国船舶工业系统工程研究院,北京市海淀区 100094
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针对舰船运动的非平稳性特征,基于承认舰船运动数据之间具有相关性的假设,提出采用时间序列分解模型的数学方法实现对舰船运动的短期预报.根据时间序列分析的理论和方法,将舰船运动的时间序列分解为趋势项、周期项和平稳随机项.本文采用样本均值提取趋势项,基于傅里叶级数展开理论提取周期项,利用自回归模型(AR)拟合剩余的平稳随机项.本文基于实测的舰船运动数据进行预报,预测值与实测值十分吻合,均方根误差较小,预报精度达到83.67％,表明本文算法适用于舰船运动预报.
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